基于改进人工免疫的计算机网络异常数据流入侵检测方法
刘彧
陕西交通职业技术学院 陕西 西安 710018
摘要：在应对当前计算机网络中大规模、动态、时变的实时数据流时,传统入侵检测方法由于采用固定时间间隔的检测方式,无法实时捕捉数据流中的动态变化,导致当异常行为发生时,检测模型仍在处理旧数据,不能及时响应,从而造成检测结果滞后、命中率低等问题.为此,文章提出一种基于改进人工免疫的计算机网络异常数据流入侵检测方法.该方法对计算机网络中的数据流进行预处理,以消除噪声并增强数据的可分析性.从预处理后的数据流中精准提取出能够表征异常行为的特征.基于这些特征,建立一种在改进人工免疫算法框架下的异常数据流入侵检测模型.该模型通过引入改进的免疫机制,增强算法对复杂网络环境的适应性和鲁棒性.同时,模型采用滑动时间窗口技术对实时数据流进行连续的增量更新,确保检测模型始终基于最新的数据流信息进行异常检测,以此提高检测的时效性和准确性.实验结果表明,该方法检测命中率超过 92%,显著优于其他方法,充分证明了该方法在提升检测敏感度和特异性方面的有效性.此外,该方法还有效降低了误报和漏报,为无线网络安全提供了坚实的技术保障.
关键词：改进人工免疫计算机网络异常数据流异常数据流入侵入侵检测
论文发表日期：2025-01-27
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 37-40 )